1.
한동안 변화하는 세상을 이해하는 기준은 양자역학이었습니다. 너도나도 양자역학과 관련한 글들이 넘쳐났습니다.
요즘은 AI입니다. AI에 대한 관심은 “AI가 무엇이고 무엇을 할 수 있고 무엇을 바꿀지”에 대한 관심입니다. 저는 AI를 보면서 인간의 인식 혹은 마음에 대한 관심이 높아졌습니다. 그래서 관련한 책을 읽고 있습니다.
기억을 찾아서 뇌과학의 살아있는 역사 에릭 캔델 자서전
마음은 어떻게 작동하는가
솔직히 생소하고 놀랍고 무식함을 느끼고 있습니다. 이런 궁금증과 갖습니다.
“신앙에서 이야기하는 영을 뇌과학으로 해석하면?(^^)
AI에 대한 생각을 인간(마음)에 대한 이해로 나아가는 도움을 주는 분이 김성완님입니다. 페이스북에 올린 글중 김성완님이 이끄는 책읽기 모임에 좋았습니다.
위 모임에 읽었던, 일고 있는 책을 보면 주옥같습니다. 저도 몇 권을 주문한 상태입니다.
2.
우연히 한겨레신문에 실린 ‘생각의 속도’는 과장됐다, 와이파이보다 느리다을 읽었습니다. 무척이나 재미있는 기사입니다. 뇌과학의 현재를 알 수 있습니다. 그래서 논문의 마지막을 deepml로 번역했습니다.
논문은 The Unbearable Slowness of Being: Why do we live at 10 bits/s?에서 보실 수 있습니다.
6 “초당 10비트”의 몇 가지 시사점
이 역설을 밝히는 데 실패한 사람은 인간의 지각, 행동, 그리고 인지가 빙하처럼 느린 속도로 진행된다는 사실을 인정해야 합니다. 이러한 통찰은 다음과 같은 신경과학의 여러 핵심 문제와 관련이 있습니다. 학습과 기억, 행동의 진화, 신경 보철물 또는 인공 지능의 설계에 이르기까지 신경과학의 여러 가지 핵심 문제와 관련이 있습니다. 여기서는 다음 섹션에서 역설에 대한 설명을 고려하기 전에 이러한 함의 중 일부를 간략히 살펴보기로 하겠습니다.
6.1 인간의 뇌에는 얼마나 많은 정보가 저장되어 있을까요?이 질문은 사람들이 뇌를 컴퓨터와 비교하거나 미래의 인공 지능 시스템에 대한 필요성을 고려할 때 자주 묻는 질문입니다. 일반적으로 기억은 시냅스 연결의 강도에 저장되는 것으로 알려져 있습니다. 그리고 어느 정도는 개별 뉴런의 특성에 저장된다고 생각됩니다. 따라서 시냅스의 수를 세어 뇌의 용량에 대한 상한선을 얻을 수 있습니다. 시냅스 수(∼ 1014)를 세고 시냅스 강도의 동적 범위를 곱하면 다음과 같이 추정됩니다.5비트 44, 따라서 모든 시냅스를 지정하는 데 5 × 1014비트 ≈ 50테라바이트가 필요합니다. 뉴런당 몇 비트를 추가하여 을 추가하여 기능 파라미터를 지정할 수도 있지만, 뉴런 수가 적기 때문에(∼ 1011) 그렇게 하면 추정치가 같은 수준으로 유지됩니다. 이 계산은 어떤 조합의 연결도 가능하며 가능하다고 가정한 것이므로 50TB라는 상한선 역시 지나치게 과대평가된 수치입니다.
상한선을 좁히는 한 가지 방법은 정보가 뇌에 어떻게 유입되는지 고려하는 것입니다. 두 가지 경로가 있습니다: 자연과 양육. 전자는 초기 발달의 생물학적 메커니즘에 의해 구현되며, 주로 역동적인 유전자 발현 프로그램에 의해 종의 모든 구성원에게 거의 동일하게 전개되는 유전자 발현 프로그램에 의해 구현됩니다. 이 과정의 결과는 이 과정은 게놈에 암호화되어 있습니다. 인간 게놈은 약 3×109개의 염기로 구성되어 있습니다. 인간은 서로 다른 염기 중 극히 일부만이 유전자를 암호화하며, 모든 유전자가 뇌에서 발현되는 것은 아닙니다. 뇌에서 발현되는 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 게놈의 모든 염기가 독립적으로 뇌 발달을 제어한다고 관대하게 가정해 봅시다. 각 염기는 뇌 연결의 다른 차원을 지배합니다. 그러면 6 × 109비트 또는 ∼ 0.8GB로 상한선을 설정합니다. 다시 말하지만, 이 계산은 가능한 모든 게놈이 생존 가능한 뇌로 이어진다고 가정한 것이므로 엄청난 과대평가입니다. 양육은 감각을 통해 획득한 정보를 통해 두뇌 발달에 기여합니다. 앞서 살펴본 바와 같이, 인간은 초당 10비트 정도의 정보를 인지하고 기억할 수 있습니다.
따라서 어떤 사람이 스피드 카드 챔피언의 지각 한계에 도달한 정보를 흡수하고, 잠을 자지 않고 하루 24시간 이 작업을 수행하며 100년 동안 살아도 약 3 × 1010 비트 미만의 4GB를 획득하게 됩니다. 게놈의 정보를 포함해도 게놈의 정보를 포함해도 주머니에 넣고 다니는 열쇠고리형 썸 드라이브에 들어갈 수 있는 크기입니다. 여기서도 무의식적 자극이 어떻게든 뇌의 시냅스 발달을 촉진한다는 이의를 제기할 수 있습니다. 지각을 우회하고 10비트/초의 속도에 국한되지 않는 방식으로 뇌의 시냅스 발달을 유도한다는 반론을 제기할 수 있습니다. 이는 개념적으로는 가능하지만, 아직까지 설득력 있는 설득력 있는 제안은 아직 나오지 않았습니다. 이전 섹션(5.3)에서 과학적으로 문서화된 자연 자극의 상관 관계 구조에 따른 활동 의존적 발달의 사례에 대해 논의한 결과, 여기에는 기껏해야 몇 가지 정보에 불과합니다. 이 비교를 통해 얻은 한 가지 결론은 뇌의 시냅스 표현 용량(50TB)이 뇌의 시냅스 표현에 필요한 양을 훨씬 표현해야 하는 용량(5GB)을 4배 이상 초과한다는 것입니다. 따라서 비효율적인 저장 알고리즘을 생물학적으로 그럴듯한 학습 규칙의 제약이나 대규모 중복으로 인해 비효율적인 스토리지 알고리즘을 위한 충분한 공간이 있습니다.
6.2 종에 따라 다른 삶의 속도인간은 어떻게 초당 10비트에 불과한 속도에서 벗어날 수 있을까요? 여기서 정답은 그렇게 낮은 속도의 인지가 생존에 충분하다는 것입니다. 더 정확히 말하자면, 우리 조상들은 세상이 충분히 느린 생태적 틈새를 선택하여 생존이 가능한 생태적 틈새를 선택했습니다. 사실 10비트/초는 최악의 상황에서만 필요하며, 대부분의 경우 우리는 환경은 훨씬 더 여유로운 속도로 변화합니다. 이는 십대들 사이에서 다음과 같은 일반적인 인식에 기여합니다. “현실은 망가졌다”는 인식으로 이어져 빠른 속도의 비디오 게임에서 위안을 찾게 됩니다(부록 A 참조). 이전 세대도 예외는 아니어서 스키나 산악 자전거와 같은 고속 스포츠의 스릴을 찾았습니다.
일상적인 업무가 이러한 스릴을 추구하는 사람들에게 일상적인 작업은 견딜 수 없을 정도로 느리게 느껴지므로, 인지 처리량의 한계에 도전하는 것은 한계에 도전하는 것은 그 자체로 보람 있는 경험입니다. 달팽이나 벌레와 같은 다른 생태계의 틈새에서는 세상이 훨씬 더 느리게 돌아갑니다. 관련 위협과 기회는 느리게 변화하며, 이를 감지하고 대응하는 데 필요한 연산 능력은 우리 세계보다 훨씬 더 제한적입니다. 때때로 달팽이가 고속도로를 건널 때처럼 틈새가 비참한 결과와 교차하는 경우도 있습니다. 훨씬 더 높은 정보 속도로 작동하는 동물이 있는지 의문을 가질 수 있습니다. 후보로는 난기류 속에서 곡예 비행을 하는 날벌레나 복잡한 나무 사이를 빠른 속도로 탐색하는 새가 있을 수 있습니다.
놀랍게도 이 분야에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았습니다. 예를 들어 파리의 시각 시스템은 신경과학에서 정보 이론적 측정의 입증 근거로 사용되어 왔습니다. 그러나 이 분야의 연구자들을 대상으로 한 설문조사에서는 파리 전체의 정보 처리량을 측정하려는 시도를 찾을 수 없었습니다. 일부 관련 원시 데이터는 존재합니다. 예를 들어, 테오발트 등49은 시각 환경의 수평 회전에 반응하여 테더링된 날파리가 생성하는 토크를 측정했습니다. 보스트와 테우니센21이 검토한 방법을 사용하여 공개된 시계열을 분석함으로써 에서 검토한 방법을 사용해 분석한 결과, 0.62비트/s의 정보 속도를 얻었습니다. 이는 파리의 시각 시스템에서 단일 뉴런 “H1”에서 얻은 이러한 종류의 자극에 대한 정보 속도보다 100배 더 작습니다. 물론 테오발트 등의 토크 측정은 비행 제어의 한 차원에만 적용되며, 자유롭게 움직이는 곤충은 더 효율적으로 작동할 수 있습니다.그럼에도 불구하고 낮은 행동 처리량과 높은 단일 뉴런 정보 속도 사이의 역설적인 대조가 곤충에도 존재할 가능성이 높습니다. 다양한 종의 전반적인 행동 처리량에 대한 진지한 연구가 진행되면 그 실마리를 찾을 수 있을 것입니다. 일반적으로 정보 수집에는 적합도 값이 로 알려져 있습니다. 그 반대의 경우 정보 처리에는 대사 부하가 수반되므로 체력 비용이 발생합니다. 그렇다면 다양한 계통은 어떻게 이러한 상충 관계를 관리했을까요?
각 종은 생존에 충분한 생존에 충분한 처리량으로 작동할까요? 그것은 생태적 틈새에 따라 어떻게 달라질까요? “존재의 속도”가 실제로 존재의 속도”가 실제로 다른 생태적 틈새 시장으로의 분화에 기여하나요? 훨씬 더 빠른 속도로 작동하는 한 종은 기계입니다. 로봇은 스타크래프트 토너먼트에서 인간과 대결할 수 있습니다. 토너먼트에서 동일한 감각 및 운동 인터페이스를 사용하여 인간과 대결할 수 있지만, 인위적으로 행동 속도를 조절하여 인위적으로 조절할 때만 가능합니다. 기계가 현재 인간이 수행하는 모든 작업을 뛰어넘을 것이 분명한 이유는 다음과 같습니다. 컴퓨팅 성능이 2년마다 두 배로 증가하기 때문입니다. 도로, 교량, 교차로 등은 모두 10비트/초로 처리하는 생명체를 위해 설계되었기 때문에 자율주행차가 교통 상황에서 인간 수준의 성능을 달성할 수 있을지에 대한 논의는 이미 기이해 보입니다. 10비트/s로 처리합니다. 마지막 인간 운전자가 마침내 은퇴하면, 우리는 기계의 인프라를 다음과 같이 업데이트할 수 있습니다.인식을 갖춘 기계의 인프라를 업데이트할 수 있습니다. 그때가 되면 인간은 달팽이가 고속도로를 피해야 하듯이 고속도로를 피해야 하는 것처럼 말입니다.
6.3 머스크의 환상많은 사람들은 자신의 내면이 입이나 다른 방법으로 실시간으로 표현할 수 있는 것보다 훨씬 더 풍부하다고 믿습니다. 입이나 다른 방법으로 표현할 수 있는 것보다 훨씬 풍부하다고 믿습니다. 이러한 착각은 시각적 지각을 넘어 일반화된 주관적 인플레이션(5.2 참조)의 한 버전으로 볼 수 있습니다: 우리는 다음 순간에 가능한 행동이나 생각 중 하나를 할 수 있기 때문에 그 모든 것을 동시에 실행할 수 있는 것처럼 느껴집니다. 하지만 실제로는 순차적으로 일어납니다. 대부분의 경우 이것은 무해한 착각입니다. 하지만 엘론 머스크의 막대한 재산과 결합하면, 이러한 믿음은 은 현실적인 결과를 초래할 수 있습니다. 머스크는 이 문제에 대해 뭔가를 하기로 결심하고 뇌와 컴퓨터 사이에 직접 인터페이스를 만들어 뇌와 컴퓨터를 직접 연결하여 자유로운 속도로 소통하기로 결정했습니다: “장기적인 실존적 관점에서 보면 우리가 공생할 수 있도록 뇌에 고대역폭 인터페이스를 만드는 것이 뉴럴링크의 목적입니다.공생할 수 있도록 뇌에 고대역폭 인터페이스를 만드는 것이죠.”라고 그는 말합니다. “대역폭 문제가 있기 때문입니다. 손가락으로는 소통할 수 없으니까요. 단지 너무 느리죠.” 여기서 검토한 인간의 인지 속도에 관한 연구에 따르면 머스크의 뇌는 약 10비트/s의 속도로 컴퓨터와 통신할 것으로 예상됩니다. 머스크는 뉴럴링크 전극 묶음 대신 데이터 전송 속도가 데이터 속도가 인간의 언어와 일치하도록 설계된 전화기를 사용할 수 있으며, 이는 다시 지각 및 인지 속도와 일치하게 됩니다.
7.인지 속도에 대한 제약 조건여기에서는 두 가지 핵심 질문에 대해 제시된 몇 가지 설명을 살펴봅니다: 인간의 인지는 왜 그렇게 느릴까요? 그리고 왜 그렇게 많은 뉴런이 필요할까요?
7.1 비효율적인 신경 하드웨어
자주 인용되는 주장은 뉴런은 단순히 정보 처리를 위한 비효율적인 장치이기 때문에 자연은 뉴런을 엄청나게 많이 사용해야 한다는 것입니다. 간단한 연산도 처리하기 위해 엄청난 수의 뉴런을 사용해야 한다는 것입니다. 특히, 개별 뉴런은 트랜지스터와 달리 트랜지스터와 달리 개별 뉴런은 무작위적인 생화학적 노이즈에 영향을 받기 때문에 신뢰할 수 있는 신호를 얻으려면 많은 뉴런을 평균화해야 할 수도 있습니다. 신뢰할 수 있는 신호를 얻어야 합니다. 또한, 뇌에는 본질적으로 동일한 뉴런의 집단과 함께 많은 양의 중복성이 포함되어 있을 수 있습니다. 노화나 부상으로 인한 뉴런의 손실을 방지하기 위한 것입니다. 이 두 가지 설명 모두 그럴듯해 보이지는 않습니다.
‘노이즈 뉴런’과 관련하여 위에서 검토한 분석(섹션 4)은 이 점을 직접적으로 다루고 있으며, 단일 뉴런이 수상돌기 입력에 대해 스파이크당 몇 비트를 전송할 수 있음을 보여줍니다. 이온 채널의 열 변동이나 소포 융합 현상과 같이 감소할 수 없는 특정 노이즈 소스는 정보 전송 속도를 제한할 수 있지만, 단일 뉴런의 정밀도는 여전히 놀랍습니다. 단일 시신경 섬유는 1밀리초의 정밀도로 시각 자극에서 선호하는 특징의 도착을 확실하게 알릴 수 있습니다. 영장류 피질 깊숙한 곳에서도 단일 뉴런은 두 개의 시각 자극을 원숭이 전체만큼 정확하게 구별할 수 있습니다.한때 집단 수준에서 감소 불가능한 노이즈로 간주되었던 것이 사실은 원숭이 머리의 가려움증과 같이 실험자가 통제할 수 없는 변수나 입력에 대한 신뢰할 수 있는 신호일 수 있습니다. 중복성과 관련해서는 본질적으로 동일한 뉴런의 중복에 대한 증거가 거의 없습니다. 예를 들어 초파리에서는 많은 종류의 뉴런이 뇌의 양쪽에 하나씩, 단 두 개만 존재합니다. 초파리는 값싸고 수명이 짧기 때문에 자연은 견고함을 보장하기 위해 전체 유기체를 복제한다고 주장할 수도 있습니다. 하지만 이 원리는 우리처럼 큰 동물에게도 적용됩니다. 영장류의 망막에서는 시야의 모든 지점이 각 세포 유형의 뉴런 하나씩으로 덮여 있으며 겹치는 부분이 거의 없습니다. 시각 피질에서는 작은 뇌졸중으로 인해 시야의 한 부분에서 시력이 사라질 수 있습니다. 분명히 가장 흔한 형태의 뇌 손상 중 하나에 대한 중복성은 내장되어 있지 않습니다.
7.2 직렬 처리와 병렬 처리주변 정보 속도와 중앙 정보 속도 사이의 큰 차이는 병렬 처리와 직렬 처리의 차이에서 비롯됩니다.병렬 처리와 직렬 처리의 차이에서 비롯됩니다. 예를 들어, 주변 시각 시스템은 대규모 병렬 방식으로 이미지 처리를 수행합니다. 방식으로 이미지 처리를 수행합니다. 망막은 1백만 개의 출력 신호를 생성하며, 각 출력 신호는 시각에 대한 로컬 계산의 결과입니다.이미지. 그 후 1차 시각 피질은 ‘하이퍼컬럼’이라고 하는 10,000개의 모듈로 구성된 병렬 세트를 사용하여 작업을 이어받습니다. 각 모듈은 피질 표면의 약 0.5mm를 차지하고 약 10만 개의 뉴런을 포함하며 시야의 작은 부분에 대한 완전한 특징 설명자 집합을 정교화합니다.
이와 대조적으로, 중앙 처리는 엄격하게 직렬적인 것으로 보입니다: 두 가지 과제를 경쟁적으로 수행해야 하는 경우, 개인은 두 번째 과제를 수행하기 전에 지속적으로 “심리적 불응기”를 겪습니다. 사고와 같이 운동 출력이 필요하지 않은 작업에서도 우리는 한 번에 한 가닥만 추구할 수 있습니다.
상황이 어떻게 달라질 수 있는지 상상해보는 것도 도움이 됩니다. 예를 들어, 인간 인지의 유명한 업적 중 하나는 “칵테일 파티 효과”, 즉 혼란스러운 청각적 혼합물에서 하나의 대화 흐름을 추출하는 인간의 능력입니다. 하나의 대화 흐름을 추출하고 그 화자의 말을 따라가는 능력입니다. 그렇다면 왜 모든 대화를 동시에 추적하지 않고 하나의 대화만 추적할까요? 물론 단 하나의 가십보다 백 개의 가십이 더 유용할 것입니다! 우리의 말초 청각 시스템은 서로 다른 주파수 채널을 동시에 처리하거나 다양한 귀간 시간 지연을 계산하는 등 병렬로 작동합니다. 하지만 단일 스피커의 선택은 상당히 이른 단계에서 이루어집니다. 청각 스트림의 단어 세분화 전에 이루어집니다. 오디션이라는 흥미로운 콘텐츠에서 병렬 처리를 끝내야 하는 이유는 무엇일까요? 이러한 관점에서 볼 때, 하나의 대화에만 주의를 집중해야 하는 것은 기능이 아니라 개탄스러운 버그입니다.
또 다른 유용한 관점은 경쟁 게임의 세계에서 찾을 수 있습니다. 체스 플레이어는 적어도 부분적으로는 계획에 따라 다음 수를 결정합니다. 그들은 다양한 옵션을 고려하고, 그 라인을 따라 몇 수 앞을 내다본 다음 결과 위치를 평가합니다. 왜 우리는 이러한 가능한 궤적을 동시에 동시에 평가할 수 없을까요? 체스 경기에서 시간 제한이 정해져 있다면 그 능력을 가진 플레이어가 강력한 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 체스의 심리학은 그랜드 마스터조차도 가능한 수를 한 번에 하나씩 연속적으로 고려한다는 사실을 잘 보여줍니다.
따라서 이 역설의 대부분은 이 질문으로 해결됩니다: 왜 인지는 수천 개에서 수백만 개에 이르는 많은 가닥을 동시에 추구하지 않고 한 번에 한 가지 작업으로 제한될까요?
7.3 진화의 역사신경계를 가진 유일한 생명체는 움직이는 생명체입니다. 따라서 뇌의 주된 목적은 움직임의 제어라는 주장이 한동안 제기되어 왔습니다. 초기 메타조아 진화에서 단순한 신경계는 시스템은 먹이를 찾거나 포식자로부터 멀어지도록 안내하는 역할을 했을 가능성이 높습니다. 이러한 원시 해양 생물은 표면에 감각 뉴런이 있어 냄새의 기울기를 감지할 수 있었을 것입니다. 뉴런의 회로가 이 정보를 결합하여 정보를 결합하여 궁극적으로 동물을 원하는 방향으로 조종하고 운반하는 근육을 움직이게 합니다. 살아있는 혈통에서 오늘날에도 뇌의 핵심 부분이 후각 탐색을 위한 축을 중심으로 구성되어 있다는 것을 알 수 있습니다.
냄새의 기울기를 조절하는 것이 실제로 뇌의 원래 목적이라면, 뇌가 한 번에 한 가지 작업만 수행하는 이유를 알 수 있습니다. 결국, 에이전트는 한 곳에만 있고 그 장소에서만 환경을 감지할 수 있으며 다음을 수행해야 합니다.어떤 동작을 실행할지 결정해야 합니다. 여러 경로를 동시에 처리할 필요도, 기회도 없습니다. 여러 경로를 동시에 처리할 필요도 없고 그럴 기회도 없습니다. 따라서 인지 아키텍처는 공간과 시간에 국한된 하나의 문제를 처리하도록 설계되었습니다.
인간의 사고는 추상적인 개념의 공간에서 탐색의 한 형태로 볼 수 있습니다. 이는 근육을 활성화하지 않고 움직임을 실행하는 것과 같습니다. 예를 들어, 오랫동안 운동 조절 기관으로 인식되어 온 소뇌에는 인지를 담당하는 특정 구역이 있습니다. 이러한 영역은 운동 피질 대신 전전두엽 피질과 상호 작용합니다. 공간 탐색의 우위에 대한 또 다른 근거는 기억력 운동선수에 대한 연구에서 찾을 수 있습니다. 긴 시퀀스의 항목을 저장해야 하는 추상적인 과제에 직면한 이 운동선수들은 일반적으로 익숙한 동네를 산책하는 것과 같은 내비게이션 내러티브를 상상하고 그 경로를 따라 기억해야 할 항목을 위치에 삽입합니다. 과제의 회상 단계에서는 그 ‘기억의 궁전’에 다시 들어가 경로를 따라 항목을 ‘확인’합니다. 이러한 정교한 공간 표현은 2진법 숫자를 암기하는 작업을 인간의 자연스러운 인지 구조에 맞추기 위한 난해한 해킹으로 작용하는 것이 분명합니다.이 논쟁에서 인간의 사고는 원래 해파리가 바다에서 썩어가는 살 냄새를 따라가도록 설계된 뇌 구조를 채택한 것입니다. 이로 인해 우리의 인지는 한 번에 하나의 사고 과정만 수행해야 하는 제약을 물려받았습니다. 물론 이러한 제약이 신경 구조에 어떻게 구현되는지는 여전히 의문으로 남습니다.
7.4 복잡성 병목 현상이 주제에 대한 심리적 치료는 “단일 채널 작동”, “주의력 병목 현상”, “제한된 처리 자원” 등 인간 인지의 연속적인 특성에 대한 여러 은유를 불러일으켰습니다. 이러한 비유는 공통된 틀을 공유합니다: 감각 시스템은 많은 경로가 병렬로 작동하면서 고차원 신호를 빠른 속도로 수집합니다. 이러한 신호는 상당한 필터링과 감소 과정을 거친 후 목표, 감정, 기억, 감각 데이터가 결합되어 저차원적인 결정을 내리는 중앙 신경 자원을 놓고 경쟁을 벌여야 합니다. 이 중추 신경 자원은 직렬로만 기능을 실행할 수 있기 때문에 처리량이 제한됩니다. 그러나 이러한 제한적인 신경 자원의 정체를 밝히지 않는 한 이러한 설명은 설득력이 없으며, 현재까지 설득력 있는 제안은 없습니다.주의력 병목 현상과 연관된 인지 기능의 유형은 신경 하드웨어에 대한 요구가 높지 않은 것으로 보입니다. 이는 신경 회로의 명시적인 시뮬레이션을 통해 알 수 있습니다. 예를 들어, 왕은 의사 결정의 원숭이를 대상으로 한 지각 심리 물리학 실험에서 관찰된 많은 현상을 재현하는 현실적인 의사 결정 회로 모델을 구축했습니다. 이 회로에는 단지 2000개의 통합 및 발사 뉴런이 포함되어 있으며, 이것이 하한이라고 생각할 이유가 없습니다. 이러한 의사 결정 모듈 수백 개가 1제곱밀리미터의 피질에 들어갈 수 있습니다.
훨씬 더 까다로운 인지 작업은 이미지 인식입니다. AlexNet이라는 신경망 모델은 약 100만 장의 사진을 97~99개의 객체 카테고리 1000개로 분류하도록 훈련되었습니다. 즉, 120만 비트의 이미지에서 120만 비트를 추출한다는 뜻입니다. 이 네트워크는 대뇌피질의 몇 평방 밀리미터에 해당하는 65만 개의 뉴런을 사용했습니다. 다시 말하지만, 이 네트워크는 단위 수를 최소화하도록 설계되지 않았습니다. 이미지 인식을 위한 단일 중앙 경로가 아닌 여러 개의 네트워크를 병렬로 실행하면 안 되는 이유를 알기 어렵습니다. 또 다른 유용한 참고 사항입니다: 초파리의 뉴런 수는 200,000개 미만입니다. 시각으로 제어되는 곡예 비행, 걷거나 날면서 후각을 이용한 탐색, 사회적 의사소통, 짝짓기와 공격성 등 모든 복잡한 작업을 수행하는 데는 이 정도면 충분합니다. 인간의 전전두엽 피질에만 5,000마리의 파리를 움직일 수 있는 충분한 신경 하드웨어가 포함되어 있습니다.
왜 동시에 실행할 수 있는 몇 가지 작업을 구현할 수 없을까요? ‘제한적인 신경 자원’이란 무엇일까요? 이러한 인지적인 뇌 영역이 어떤 일을 하는지에 대한 모델을 정교화할 필요가 있는 것 같습니다. 현재의 이해는 사용 가능한 막대한 처리 자원에 비례하지 않으며, 신경 병목 현상을 일으킬 수 있는 실행 가능한 제안은 신경 병목 현상을 일으켜 단일 가닥 작동을 강제하는 원인에 대한 실행 가능한 제안을 보지 못했습니다. 이 딜레마에 대해서는 마지막 섹션에서 자세히 설명했습니다.
8 외뇌 대 내뇌말초 처리와 중추 인지 사이의 불일치는 뇌가 두 가지 다른 모드로 작동한다는 것을 시사합니다: ‘외뇌’는 감각 입력과 운동 출력을 통해 외부 세계와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이는 수백만 개의 감각 수용체와 근육 섬유, 매우 높은 정보 속도 등 고차원적인 영역입니다. 반면에 ‘내적 뇌’는 극적으로 감소된 데이터 스트림에서 작동하며, 어느 한 순간 행동에 중요한 몇 가지 비트로 필터링됩니다. 내적 뇌의 과제는 동물의 목표와 현재 세상으로부터의 입력 및 이전 기억을 결합하여 결정을 내리고 새로운 행동을 유발하는 것입니다. 정보 처리 속도는 매우 느리지만 상황과 목표가 순식간에 바뀔 수 있기 때문에 처리는 유연성을 유지해야 합니다.내뇌와 외뇌의 관계에 관한 흥미로운 연구 질문이 많이 등장하고 있습니다.
첫째, 내뇌와 외뇌는 어떻게 소통할 수 있을까요? 느린 내뇌가 외뇌의 감각 공세를 듣는 것은 마치 ‘후버 댐에서 물을 마시는 것’과 같습니다. 후버 댐을 통과하는 물의 흐름 속도는 사람이 마시는 속도의 약 108배로, 외뇌와 내뇌의 정보 속도와 같은 비율입니다(식 2). 아마도 매칭은 정보 비율의 등급을 따라 여러 단계에 걸쳐 이루어질 것입니다. 예를 들어, 망막의 출력에서 이미지 정보는 이미 10배 이상 축소되어 다운스트림 처리에서 유용한 이미지 특징(38,101,102)만 남게 됩니다. 큰 선별 수(방정식 2)를 감안할 때, 시각적 압축의 로그 단위는 아직 이해해야 할 부분이 많이 남아 있습니다. 망막은 상부 콜리쿨루스(SC, 시신경조직이라고도 함)로 직접 돌출되어 있으며, 이는 추가적인 병목 현상으로 작용하는 것으로 생각됩니다. SC의 상층에 있는 뉴런은 망막의 뉴런과 유사한 세밀한 수용 필드를 가지고 있습니다. 반면, SC의 아래쪽 층은 동물의 행동 결정을 반영하는 사전 운동 신호를 나타냅니다. 예를 들어 원숭이의 간헐적 안구 운동, 올빼미의 머리 방향 전환, 설치류의 새로운 물체에 대한 접근 대 회피 물체에 대한 접근 대 회피 등이 있습니다. 따라서 SC는 매우 평행하고 고차원적인 감각 입력을 추출하여 행동에 적합한 표적의 지도를 만들어내는 것으로 보입니다. 이러한 선별의 기본이 되는 회로 메커니즘이 밝혀지고 있습니다. 최근 연구에 따르면 SC는 명백한 움직임이 수반되지 않는 주의 현상에서도 역할을 하는 것으로 나타났습니다.아마도 그것은 궁극적으로 인지의 주의력 병목 현상을 지시하는 상향식 “주의력 지도”에 기여할 것입니다.
둘째, 인터페이스 양쪽의 신경 기능의 원리는 무엇일까요? 물의 흐름에 대한 비유를 더 들어보겠습니다: 후버 댐 터빈의 설계는 맥주병의 설계와는 다소 다른 공학적 원리에 의존합니다.맥주병 성능의 엄청난 차이를 고려할 때 같은 재료로 만드는 것은 아무도 고려하지 않을 것입니다. 하지만 뇌는 뉴런, 시냅스, 신경교세포 등 전체적으로 동일한 재료에 의존하는 것으로 보입니다. 대뇌 피질은 빠르고 병렬적인 감각 처리(예: 시각 피질)와 느리고 직렬적인 인지(예: 전전두엽 피질)를 위한 기질로 알려져 있습니다. 매우 유사한 신피질 회로가 두 모드 모두에 관여하는 것으로 보입니다. 우리는 내뇌와 외뇌의 기능을 명확하게 구분하는 뇌 설계의 원리를 놓치고 있는 걸까요? 내뇌와 외뇌를 구분하는 양쪽의 연구 보고서를 비교하는 것은 어려운 일이 될 수 있는데, 이는 연구자들이 완전히 다른 가정을 바탕으로 연구하는 경향이 있기 때문입니다. 감각 영역에서는 각 뉴런이 고유한 수용 영역을 가지고 있고 단일 스파이크가 자극에 대해 각각 몇 비트의 정보를 전달하는 것으로 알려져 있기 때문에 “모든 스파이크는 신성하다”는 전통이 있습니다. 예를 들어 망막에는 각각 고유한 시각 수용 필드를 가진 100만 개의 출력 섬유가 있습니다. 이러한 신호는 일차 시각 피질로 거의 손실 없이 전달되므로, V1의 신경 활동의 차원은 100만 개라고 합리적으로 주장할 수 있습니다.
반면, 전전두엽 피질이나 운동 피질과 같이 행동 산출에 더 가까운 곳에서 연구하는 연구자들은 종종 다음과 같이 말합니다. 수백만 개의 뉴런의 활동을 단 두세 개의 ‘잠재적 차원’으로 요약하는 데 만족합니다. 일반적인 발견은 간단한 역학에 따라 뉴런 집단 벡터가 이동하는 저차원 다양체를 식별하는 것입니다. 여기서 우리는 내부 뇌와 외부 뇌의 정보 속도 사이의 역설적인 대조가 추정되는 차원에 대한 신경 활동의 추정 차원에 대한 대조로 이어집니다. 일차 시각 피질에 있는 10억 개의 뉴런은 10,000개의 병렬 모듈로 시각 처리의 많은 채널을 정교하게 처리하는 반면, 전두엽 피질에 있는 10억 개의 뉴런은 현재 당면한 단일 작업과 관련된 규칙 및 값과 같은 몇 가지 느린 변수만 처리한다고 믿어야 할까요? 명백하게 유사한 세포 유형과 구조를 가진 신피질의 두 영역이 (사소한 차이점을 무시하고 118) 근본적으로 다른 방식으로 작동하도록 조직되어 있다는 사실을 받아들이기 어려워 보입니다. 또는 경험적으로 관찰된 차원의 차이는 실험 설계의 인공물일 수도 있습니다. 내적 뇌 현상에 대한 대부분의 연구는 쥐가 동일한 두 가지 자극 사이에서 반복적인 동일한 두 가지 자극 사이에서 이분법적 선택을 하거나 원숭이가 몇 가지 가능한 방향을 따라 레버를 움직이는 것과 같은 매우 낮은 복잡도의 실험 과제를 포함합니다.
분명히 결과 신경 표현은 동물이 하는 것보다 더 복잡하지 않을 것이며, 특히 여러 번의 실험을 평균화하면 더욱 그렇습니다. 이러한 조건에서는 필연적으로 어떤 저차원 다양체가가 신경세포 역학의 대부분을 설명한다는 사실을 발견하게 됩니다. 하지만 실제 행동은 그렇게 간단하지 않습니다. 예를 들어, 스피드 카드 플레이어는 카드 더미를 뒤섞을 때 수십 초마다 다른 신경 계산을 전환합니다. 눈을 한 번 깜빡일 때마다 새로운 카드 이미지에 초점을 맞추고 이미지 인식이 한판 승부를 벌이게 됩니다. 이러한 에피소드는 단기 기억에 저장되고, 다시 새로운 카드를 저장할 수 있는 내적 내러티브 또는 기억의 궁전이 업데이트된 후 또 다른 새케이드로 이어집니다. 대화에서 우리는 듣기와 말하기 사이를 빠르게 전환합니다.말하기 사이를 빠르게 전환하며 때로는 잠시 생각에 잠기기도 합니다. 운전할 때는 앞유리, 대시보드, 백미러, 사이드 미러를 확인하고 도로 가장자리와의 거리를 추정하거나 고속도로 표지판을 읽는 등 완전히 다른 모드로 결과를 처리합니다. 차를 만드는 행위에는 45개의 서로 다른 간단한 하위 작업이 필요합니다. 따라서 우리는 실제로 수천 개의 서로 다른 ‘마이크로 태스크’를 수행하며, 그 사이를 최대한 빠르게 전환합니다.
각 마이크로태스크는 실시간 피드백에 의존하기 때문에 1초 미만의 시간 내에 감각 입력을 선별하고 모터 출력으로 확장해야 합니다. 이러한 모든 데이터 스트림의 유연한 구성과 제어는 우리의 인지 기능에 필수적인 것처럼 보입니다. 아마도 관련 라우팅 기계가 뇌 내부의 수십억 개의 뉴런을 설명하는 것일까요?
이러한 배경에서 볼 때, 내측 뇌를 연구하는 것은 자연스러운 조건에서 서로 다른 마이크로 태스크의 빠른 순서를 제어하는 것이 유익할 것입니다. 그 본질적인 메커니즘을 발견하는 데 완전히 실패할 수도 있습니다. 일차 시각 피질(V1)에 대한 우리의 이해가 순전히 저차원적 자극에 기반했던 역사의 사례를 상상해 보세요. “우리는 원숭이에게 주기적으로 방향을 바꾸는 커다란 회전 프로펠러를 보면서 고정하도록 훈련시켰습니다. 원숭이의 V1에 있는 수천 개의 뉴런에서 녹음한 결과, 대부분의 세포가 이 자극에 반응한다는 사실을 발견하고 차원 축소 접근 방식을 취했습니다. 다행히도 대부분의 집단 활동은 단 두 가지 주성분으로 포착할 수 있었습니다. 그리고 이렇게 축소된 차원에서는 인구 벡터가 회전 역학을 가졌습니다. 마지막으로 신경 궤적의 회전으로부터 프로펠러의 회전 방향을 해독했습니다. 3년간의 동료 검토를 거친 후 이 논문은 영향력 있는 저널에 게재되었습니다.”
오늘날 우리가 알고 있는 사실에 비추어 볼 때, 이러한 가상의 결과는 시각 피질의 기능에 조금도 영향을 미치지 못합니다.연구자들은 세밀한 고차원 자극과 단일 뉴런 분석을 통해서만 수용 영역의 고해상도 구조, 그 배열의 기능적 해부학, V1 의 회로 메커니즘을 밝혀냈습니다. V1과 거의 같은 수의 뉴런을 포함하는 전전두엽 피질로 돌아가서, 비슷한 세분화된 조직을 놓치고 있다고 생각할 수 있습니다. 전전두엽 피질에 수천 개의 작은 모듈이 수천 개의 작은 모듈이 전전두엽 피질에 존재하며, 각 모듈은 V1의 하이퍼컬럼이 시야의 작은 부분을 전문적으로 담당하는 것처럼 특정 미세 작업을 전담할 수 있을까요? 이것은 매우 추측적인 이야기이지만, 여기서 우리의 무지를 해결할 수 있는 유일한 방법은 새로운 실험을 하는 것입니다. 요약하자면, 우리는 뇌의 내부와 외부 사이의 엄청난 대조를 탐구함으로써 뇌 기능에 대한 전반적인 이해를 위한 중요한 발견이 기다리고 있다는 것을 알 수 있습니다. 우리는 뇌에 대한 ‘고차원적인 미세 회로’와 궁극적으로 저속 정보 산물인 외부 뇌의 관점을 조화시켜야 합니다. 반대로 행동을 조직하기 위해 내뇌에서 일어나는 계산을 설명하기 위해서는 내뇌에 대한 보다 고차원적인 관점을 채택해야 할 수도 있습니다.
